2025年4月17日下午，清华大学公共管理学院政治与公共政策研究所公共政策讲堂第13期活动在清华大学公共管理学院321会议室举行。本次活动邀请了澳大利亚国立大学克劳福德公共政策学院"社会基础设施研究所"（I2S）联合创始人、所长Sara Bice教授作主题为“Going Digital, Staying Human: AI (Artificial Intelligence) and IA (Impact Assessment)”的学术讲座，并在学术交流环节点评三位博士生的论文研究。公管学院副教授周源、沈群红参加此次讲座。政策所所长戴亦欣副教授主持活动。
活动现场
在讲座阶段，Sara Bice教授从AI技术（Artificial Intelligence）和IA（Impact Assessment）的关系出发，对技术-社会的互动模式展开了讨论。随着AI技术的迅猛发展，影响评估（IA）的实践正在经历数据收集、建模、实时监测等方面的深刻变化。AI不仅提升了评估的效率和精度，还扩展了技术的应用范围和深度。尽管如此，AI在影响评估中的使用也伴随了一些重要的伦理问题和技术挑战。
Sara Bice进行讲座
首先，AI在不同的应用领域大大提升了传统方法的使用效率。在环境影响评估（EIA）中，AI通过提供更准确的环境实时图景、监测以及增强的地理空间建模来改善传统评估方法。在战略环境影响评估（SIA）中，AI的使用使得无人机、卫星技术和地理信息系统（GIS）数据的集成更为高效，有助于提升环境决策的质量和时效性。在健康影响评估中，AI通过处理大量健康数据，帮助更好地理解和预测项目对公共健康的影响。在社会影响评估中，AI则通过数字化手段提高了对社会数据的收集效率，并改善了公众参与的方式。
然而，AI在影响评估中的应用也带来了一些严峻的问题。在数据的可靠性与公正性方面，AI生成的数据可能存在被操控的风险。在某些利益相关方的影响下，可能导致影响评估的结果偏向于支持大型项目的决策。过度依赖AI技术来辅助决策的政策制定者和投资者面临数据操控、数据透明度和数据验证的重要问题。AI技术的广泛应用还会加剧数字鸿沟。尽管AI为这些地区的社会影响评估提供了便捷的数字化渠道，但如果过于依赖数字技术，可能会让那些缺乏互联网接入的群体进一步被排除在外，加剧社会的不平等问题。
此外，影响评估领域还面临着“咨询疲劳”问题，即公众和社区成员在多个项目评估过程中可能会感到厌烦，需要不断重复回答相似问题。AI的应用被认为可以通过创建共享数据库，减少这种重复性工作，让公众的意见得到更高效的整合，从而提高公众参与的质量和效率。这种变化不仅使评估过程更加高效，还能减少参与者的负担，从而提升社区与项目之间的关系。未来，随着AI技术在影响评估中的不断深入应用，行业和学术界需要进一步加强对技术伦理、数据透明度以及技术适应性的讨论和研究，确保AI在公共政策领域发挥积极作用，为社会带来可持续的效益。
在点评阶段，周源副教授从技术发展的角度展开了点评和讨论。周源认为，Sara教授提供了一个认识AI的系统性框架，强调在使用AI进行影响评估时需要考虑的三大维度：教育性、技术性和内容性。在政策评估中，研究人员不仅要关注数据收集和技术工具的使用，还需要考虑评估内容的深度和准确性。很多传统的政策评估依赖于统计数据，然而这些量化指标可能无法完全代表实际的影响。AI的引入能够帮助评估者深入挖掘数据背后的真实含义，进一步提升政策评估的质量。在使用过程中，AI可能产生“虚假数据”或“AI幻觉”的问题，需要找到AI应用与人类理性之间的平衡，避免过度依赖技术造成的偏差。
周源作点评
在论文交流阶段，来自清华大学的张秦天、苏亦坡、代兴良三位博士生分别宣讲了自己最近的研究。Sara教授从学术编辑的角度分别对三位同学的研究进行了点评并提出了意见。
张秦天、苏亦坡、代兴良三位博士生分别宣讲论文
Sara教授点评论文
供稿丨政策所
